生命科学研究 × AI 活用ハンドブック

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📰 概要 「AI で研究時間を取り戻す」ための、生命科学研究者向けの実践ハンドブックです。 実験があり、解析があり、事務手続きがあり、そのうえで論文を書かなければならない。指導教員は忙しく、隣に詳しい人がいるとは限らない。そんな状況で研究を続ける研究者たちに取材し、実際にやっていることをそのまま書きました。理論書ではなく、明日から使える手順書です。 🪜 最小限の学習コストで、できることを最大化する AI の使い方を「対話画面で完結(学習コストほぼゼロ)」「ツールを組み合わせる(30 分・コード不要)」「エージェントに任せる(数日)」の 3 段階に分け、全節に段階を表示しました。第 1 段階だけでも価値の大半は回収できます。難しい章は必要になってから読めば十分です。 📮 メール・Slack・議事録から始める 最も効果が大きく学習コストが低いのがコミュニケーションです。Gmail の返信文生成、Slack の AI 検索、ChatGPT コネクタでの横断検索、Gemini Notebook での議事録づくりを画面付きで解説。旅費・謝金・兼業届など「メールに埋もれて二度と探せない学内手続き」を掘り出す方法も紹介します。 🔬 解析ワークフローの半自動化 Claude Code で過去の解析リポジトリを参照し、新しいワークフローを作る手順を単一細胞解析の実例(失敗例を含む)で解説します。「Agent-ready」なディレクトリ設計、CLAUDE.md の書き方、nf-core 的ワークフローとの使い分け、エージェントを暴走させない「ハーネス」、非モデル生物の細胞型アノテーションまで扱います。 🔒 機密データ・大量処理・検閲とローカル LLM 患者データは外部に出せない。大量反復では従量課金が破綻する。センシティブなテーマでは正当な研究でもアカウントが停止されうる。その対処として LM Studio、Ollama、vLLM / SGLang、OpenRouter の使い分けを解説し、「クラウド AI に入れてはいけないもの」を判断できるようにします。 🧭 メンターとしての AI、そして AI の限界 潰れかけたプロジェクトの公平な評価、キャリアの言語化、査読者のシミュレーション。同時に、AI が迎合すること、責任を取らないこと、人間関係を作れないことも正面から扱い、2026 年現在の AI の 6 つの限界と「AI に置き換えられない研究者」とは何かを考えます。 🎤 4 名の研究者への取材にもとづく内容 Bio"Pack"athon の関係者で AI を日常的に研究に取り入れている 4 名に取材し、「現場の声」として各章に収めました。チャット画面だけで業務を回す方、患者データのためにローカル環境を運用する方、大量処理のコストと戦う方、AI との壁打ちで潰れかけたプロジェクトを立て直した方。使い方は現場ごとにまったく異なります。 👫 対象とする読者 ・AI を研究に使いたいが、何から始めればよいかわからない方 ・ウェット中心で、解析やプログラミングが苦手な学部生・大学院生 ・論文執筆や学会発表の準備に追われているポスドク ・患者データや未公開データを扱い、クラウド AI を使ってよいか迷っている方 ・ChatGPT や Claude をチャット画面以外で使えていない方 ・研究が思うように進まず、身近に相談相手がいない方 ・解析を外注しているが、自分でも回せるようになりたい方

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